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在手语识别的研究中,手语图像全局特征与局部特征相融合的方法可以准确地表征手语手势特征。本文在不进行图像分割的情况下提取手语图像的7Hu不变矩特征量、SIFT等多种特征,在进行了多特征融合后,分别采用基于线性核函数的SVMs和基于径向基核函数的SVMs作为分类器进行手语识别,单个手语字母最好识别率可达到99.4872%,平均识别率95.556%。